يعد التعلم الآلي مجالًا شائعًا بشكل متزايد ويحدث ثورة في طريقة استخدامنا للبيانات. هناك طريقتان مهمتان في التعلم الآلي هما التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. يمكن أن يساعدك فهم الاختلافات بين هاتين التقنيتين في تحديد الطريقة التي ستستخدمها في تطبيقك المحدد.

جوهر التعلم الخاضع للإشراف

يتضمن التعلم الخاضع للإشراف التعلم من البيانات المصنفة، حيث يتم تمييز البيانات بالمخرجات الصحيحة. وهذا يعني أن الخوارزمية يمكن أن تتعلم كيفية التعرف على الأنماط والعلاقات بين متغيرات الإدخال والإخراج. تشمل الخوارزميات الشائعة المستخدمة في هذا التعلم الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار والشبكات العصبية. يُستخدم هذا النوع من تقنيات التعلم بشكل شائع في تطبيقات مثل تصنيف الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.

• ما هو التعلم غير الخاضع للرقابة؟

من ناحية أخرى، يتضمن التعلم غير الخاضع للرقابة التعلم من البيانات غير المسماة، حيث لا يتم تمييز البيانات بالمخرجات الصحيحة. وهذا يعني أن الخوارزمية يجب أن تجد الأنماط والعلاقات بين متغيرات الإدخال من تلقاء نفسها. تتضمن الخوارزميات الشائعة المستخدمة في تقنية التعلم هذه تجميع الوسائل k، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وأجهزة التشفير التلقائي. يُستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة بشكل شائع في تطبيقات مثل اكتشاف الحالات الشاذة وضغط البيانات والتجميع.

المزايا الرئيسية المتعلقة باستخدام التعلم الخاضع للإشراف

هذا النوع هو أسلوب شائع للتعلم الآلي حيث تتعلم الخوارزمية إجراء تنبؤات أو تصنيفات بناءً على مجموعة بيانات مصنفة. مجموعة البيانات المسماة هي مجموعة حيث يكون الإخراج المطلوب معروفًا بالفعل لكل مثيل إدخال. فيما يلي بعض المزايا:

1- الدقة التنبؤية: في التعلم الخاضع للإشراف، يمكن للخوارزميات تحقيق دقة عالية في التنبؤ أو تصنيف نقاط البيانات الجديدة. وذلك لأنهم يتعلمون من البيانات المصنفة ويستخدمون تلك المعرفة للتنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية.

2-مجموعة واسعة من التطبيقات: يتم استخدامه في تطبيقات مختلفة مثل التعرف على الصور، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، واكتشاف الاحتيال، والتسجيل الائتماني.

3-قابلية التوسع: يمكن توسيع نطاق الخوارزميات للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات البيانات الضخمة.

4-سهولة الفهم والتفسير: تتميز خوارزميات التعلم بسهولة الفهم والتفسير، مما يجعلها مناسبة للأعمال التجارية والتطبيقات العلمية.

5-قابلية النقل: بمجرد تدريب نموذج التعلم الخاضع للإشراف على مجموعة بيانات، يمكن استخدامه للتنبؤ بمجموعات بيانات مماثلة، مما يجعله قابلاً للنقل بدرجة كبيرة.

6-اختيار أفضل للميزات: يمكن أن تساعد خوارزمياته في اختيار الميزات الأكثر صلة بمشكلة معينة، مما قد يؤدي إلى تحسين دقة النموذج.

بشكل عام، يعد التعلم الخاضع للإشراف أداة قوية لحل مشكلات العالم الحقيقي المعقدة حيث تكون المخرجات المطلوبة معروفة بالفعل لمجموعة من مثيلات الإدخال.

الأرباح التي يمكنك تحقيقها من خلال اعتماد التعلم غير الخاضع للرقابة

يعد هذا النوع من التعلم تقنية قوية للتعلم الآلي يمكنها تقديم فوائد عديدة للشركات والمؤسسات. وفيما يلي بعض الأرباح الرئيسية التي يمكن الحصول عليها من خلال اعتمادها:

1-اكتشاف الأنماط والرؤى: يمكن لخوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة تحليل كميات كبيرة من البيانات لاكتشاف الأنماط والرؤى المخفية التي قد لا تكون واضحة على الفور. يمكن أن يساعد ذلك الشركات على تحديد الفرص الجديدة وتحسين عملياتها واكتساب ميزة تنافسية.

2-التجميع: يمكن أن يساعد هذا التعلم في تجميع البيانات في مجموعات ذات معنى، والتي يمكن أن تكون مفيدة للتجزئة والتخصيص في التسويق، واكتشاف الاحتيال، واكتشاف الحالات الشاذة.

3-تقليل الأبعاد: في تقنية التعلم الآلي هذه، يمكنك تقليل عدد المتغيرات أو الميزات في مجموعة البيانات، مما يمكن أن يساعد في تبسيط البيانات المعقدة وتسهيل تحليلها.

4-كشف الحالات الشاذة: يمكن بسهولة اكتشاف القيم المتطرفة أو الحالات الشاذة في مجموعة البيانات، والتي يمكن أن تكون مفيدة في تحديد عمليات الاحتيال أو الأخطاء أو غيرها من الأحداث غير العادية.

5-أنظمة التوصية: يمكن استخدام هذا التعلم لبناء أنظمة توصية تقترح منتجات أو خدمات أو محتوى للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم وسلوكهم.

بشكل عام، يمكن أن يوفر اعتماد التعلم غير الخاضع للرقابة مجموعة واسعة من الفوائد للشركات، بما في ذلك الرؤى المحسنة، والعمليات الأكثر كفاءة، وتحسين عملية صنع القرار. ومن خلال الاستفادة من قوة التعلم غير الخاضع للإشراف، يمكن للمؤسسات البقاء في الطليعة والحصول على ميزة تنافسية في عالم اليوم القائم على البيانات.

خاتمة

باختصار، يعد فهم الاختلافات بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف أمرًا بالغ الأهمية لتحديد التقنية التي يجب استخدامها لتطبيقك المحدد. يعد التعلم الخاضع للإشراف هو الأنسب للتطبيقات التي تتوفر فيها البيانات المصنفة، والتي تتطلب دقة عالية. ومن ناحية أخرى، فإن التعلم غير الخاضع للرقابة هو الأنسب للتطبيقات التي تتوفر فيها بيانات غير مصنفة، ومن المهم العثور على أنماط وعلاقات في البيانات.

في الختام، فإن مجال التعلم الآلي يتطور باستمرار، ولكل من تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف مزاياها وعيوبها الفريدة. ومن خلال فهم الاختلافات بين هاتين التقنيتين، يمكنك اتخاذ قرار مستنير بشأن أي منهما ستستخدمه في تطبيقك المحدد.

الأسئلة الشائعة في مجال التعلم الآلي:

ما هو التعلم الآلي، وكيف يختلف عن البرمجة التقليدية؟

التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح. بدلاً من إعطائها تعليمات محددة حول كيفية أداء مهمة ما، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي نماذج وخوارزميات إحصائية لتعلم الأنماط والعلاقات في البيانات. وهذا يسمح لهم بالتنبؤ واتخاذ القرارات بناءً على البيانات الجديدة، حتى لو لم يروها من قبل.

ومن ناحية أخرى، تتضمن البرمجة التقليدية كتابة تعليمات برمجية توفر تعليمات محددة حول كيفية أداء مهمة ما. يجب على المبرمج توقع كل السيناريوهات المحتملة وتوفير مجموعة من القواعد التي يجب على الكمبيوتر اتباعها. وهذا يجعل البرمجة التقليدية أكثر استهلاكًا للوقت وكثافة العمالة من التعلم الآلي، خاصة بالنسبة للمهام المعقدة أو المشكلات التي تحتوي على كمية كبيرة من البيانات.

كيف يمكنني تحديد أسلوب التعلم الأنسب لطلبي؟

يعتمد تحديد أسلوب التعلم الأكثر ملاءمة لتطبيقك على طبيعة بياناتك والمشكلة التي تحاول حلها. إذا كانت لديك بيانات مصنفة وتحتاج إلى دقة عالية في تنبؤاتك أو قراراتك، فقد يكون التعلم تحت الإشراف هو أفضل نهج. إذا كانت لديك بيانات غير مصنفة وكنت مهتمًا باكتشاف الأنماط أو العلاقات المخفية، فقد يكون التعلم غير الخاضع للرقابة هو أفضل نهج.

ما هي بعض أفضل الممارسات لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي في تطبيقات العالم الحقيقي؟